本研究提出了一种新的联邦数据量感知加权平均方法(FedDua)，旨在解决不诚实客户因报告不准数据量而导致的模型偏差问题。实验结果显示，FedDua在数据量声明不准确的情况下，全球模型性能平均提升3.17%。